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AI 모델의 논리적 추론 향상: CoT와 STaR 기법의 역할 인공지능(AI) 기술은 점점 더 복잡하고 정교해지고 있지만, 여전히 인간처럼 논리적 추론을 수행하는 데에는 한계가 있습니다. AI가 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 단순한 데이터 패턴 인식에서 벗어나, 여러 단계를 거친 논리적 추론이 필요합니다. 이를 해결하기 위해 등장한 두 가지 중요한 기법이 바로 사고의 사슬(Chain of Thought, CoT)과 자체학습 추론자(Self-Taught Reasoner, STaR)입니다. 이 두 기법은 AI 모델이 더 정교한 추론 과정을 거쳐, 복잡한 문제를 해결하는 능력을 크게 향상시키고 있습니다.  1. 사고의 사슬(Chain of Thought, CoT) 기법이란?사고의 사슬(Chain of Tho..

AI 추론 기술의 미래: 장기 작업 수행과 복잡한 문제 해결 AI 기술이 발전함에 따라, AI가 단순한 연산 능력을 넘어서 복잡한 문제를 해결하고 장기 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 지금까지 AI는 빠르고 효율적으로 패턴을 인식하고 데이터를 처리하는 데 초점을 맞추었지만, 복잡한 추론과 장기적인 목표 설정 및 실행에서는 여전히 인간의 능력에 미치지 못했습니다. 그렇다면 AI가 이러한 한계를 어떻게 극복하고, 미래에는 어떤 방식으로 복잡한 문제와 장기 작업을 해결할 수 있을까요? 1. AI의 현재 추론 한계현대 AI 시스템은 주로 확률적 추론을 기반으로 작동합니다. GPT와 같은 대형 언어 모델은 방대한 데이터에서 패턴을 학습하여 가장 가능성이 높은 결과를 예..

사고의 사슬(Chain of Thought, CoT) 기법: AI의 복잡한 문제 해결을 위한 새로운 접근법 인공지능(AI)이 복잡한 문제를 해결하는 데 있어서 새로운 기법들이 도입되고 있습니다. 그중에서도 사고의 사슬(Chain of Thought, CoT) 기법은 AI가 복잡한 문제에 대한 논리적 추론을 강화하는 데 중점을 둔 혁신적인 방법입니다. CoT는 AI가 단순한 예측을 넘어서, 문제를 풀어가는 과정에서 중간 사고 단계를 포함하도록 설계되었습니다. 이로 인해 AI는 더 복잡하고 다단계적인 문제를 해결할 수 있게 됩니다. 1. CoT 기법의 기본 개념사고의 사슬(Chain of Thought) 기법은 AI가 문제를 풀 때 그 사고 과정을 단계적으로 전개해 나가는 방식을 말합니다. 기존의 AI는 입..

자체학습 추론자(STaR) 기법: AI의 자가 학습과 추론 능력 향상 AI의 발전 속도는 나날이 빨라지고 있으며, 그중에서도 특히 추론 능력을 향상시키기 위한 다양한 기법이 연구되고 있습니다. 그중 하나가 바로 자체학습 추론자(Self-Taught Reasoner, STaR) 기법입니다. 이 기술은 AI가 외부 데이터에 의존하지 않고 스스로 학습하며, 복잡한 문제에 대한 추론 능력을 점차적으로 발전시킬 수 있도록 돕는 혁신적인 방법입니다. STaR 기법은 AI가 더욱 지능적이고 자율적으로 사고할 수 있는 가능성을 열어줍니다.1. STaR 기법의 기본 개념STaR 기법은 AI가 주어진 문제를 해결하기 위해 외부의 데이터나 학습 없이 스스로 데이터를 생성하고, 이를 바탕으로 점진적으로 추론 능력을 발전시키는..

스트로베리 기술: 인간 수준의 AI 추론 능력을 향한 도전 AI가 인간과 같은 수준의 추론 능력을 갖추기 위한 여러 시도가 진행 중입니다. 그중에서도 주목받고 있는 것이 바로 스트로베리(Strawberry) 기술입니다. 이 기술은 AI의 복잡한 문제 해결 능력을 강화하고, 인간처럼 사고할 수 있도록 설계되었습니다. 현재까지 AI는 대부분 확률적 예측에 기반하여 작동했지만, 스트로베리 기술은 인간 수준의 추론 능력에 한 발 더 가까워지는 것을 목표로 하고 있습니다. 1. 스트로베리 기술의 핵심 목표스트로베리 기술의 가장 큰 목표는 AI가 복잡한 다단계 문제를 해결할 수 있는 추론 능력을 갖추도록 하는 것입니다. 지금까지의 AI는 빠르고 정확한 데이터 처리에는 강점이 있지만, 장기적 목표 설정이나 복잡한 사..

패턴 인식과 추론의 차이: AI는 진정한 추론을 할 수 있는가? AI는 빠르게 발전하고 있으며, 특히 패턴 인식 분야에서 많은 성과를 이루었습니다. 이미지 인식, 언어 처리, 음성 인식 등에서 AI는 탁월한 능력을 보여주고 있습니다. 그러나 패턴 인식과 추론은 본질적으로 다릅니다. 추론은 단순히 과거의 데이터를 바탕으로 한 예측을 넘어서, 새로운 상황에서 논리적으로 문제를 해결하는 능력을 포함합니다. 그렇다면, AI는 진정한 의미에서 추론을 할 수 있는 것일까요? 1. 패턴 인식의 강점AI가 가장 잘하는 것은 방대한 데이터 속에서 패턴을 찾아내는 것입니다. 이미지 인식 모델이 사진 속에서 사람이나 사물을 인식하는 과정은 바로 이런 패턴 인식의 대표적인 예입니다. 언어 모델인 GPT-4도 마찬가지로, 학습..